电力负荷短期预测的神经网络方法研究

设计了一个三层神经网络模型来实现电力系统的短期负荷预预 .采用了改进的BP学习算法 ,以提高训练的收敛速度 .预测仿真结果表明 ,所设计的神经网络是可以进行短期负荷预测的     

神经网络的同伦算法与电力系统状态估计

本文将同伦算法引入到神经网络的学习训练中，提高了神经网络的学习效率，该方法具有稳定性强，收敛性好的优点，用这种神经网络进行了电力系统的状态估计，算例表明了该方法的有效性。     

逆变器消谐PWM模型的同伦算法研究

提出了逆变器消谐模型求解的同伦算法,分析了消谐模型的建立、同伦映射的特点及同伦方程的求解方法,研究了在具体应用中同伦算法的优化步骤,给出了算例,证明了此方法的正确性。该研究表明：采用同伦算法进行逆变器消谐模型的求解,具有收敛范围宽、收敛速度快等显著优点,若能进一步提高硬件的运行速度,实现实时消谐ＰＷＭ控制是完全可行的。     

遗传禁忌神经网络模型及其在电力负荷预测中的应用

针对神经网络权值学习算法的不足,结合遗传算法和禁忌算法各自的优势,建立了遗传禁忌神经网络预测模型.实际应用表明,与遗传算法相比,该模型具有收敛速度快、预测精度高等优点,具有满意的预测效果.     

电力系统病态潮流的同伦算法

将同伦延拓方法用于求解电力系统病态潮流方程的解,并提出一种求解同伦曲线的新方法.这种方法可以修改迭代初值以及改变雅克比矩阵的奇异性,使其进入收敛范围.对典型病态系统的数值计算的比较表明了该算法的有效性.     

基于神经网络的短期电力负荷预测仿真研究

为了提高短期电力负荷预测精度,分别建立了基于BP神经网络和Elman神经网络的短期负荷预测模型。采用附加动量法优化BP神经网络以提高其收敛速度;针对Elman神经网络易陷入局部极值的缺点,改进其激励函数并采用LM算法优化学习算法。Matlab仿真结果表明,改进后的Elman神经网络模型比BP神经网络模型的预测精度高,收敛速度快,更适合处理动态问题。     

基于WT-IPSO-BPNN的电力系统短期负荷预测

鉴于短期负荷预测精度对电力系统安全、经济和可靠运行的重要性,为提高预测精度,本文提出了基于小波分解(WT)、改进粒子群算法(IPSO)和BP神经网络的组合预测模型.首先运用小波分解对负荷数据预处理,将历史数据分解成cd1、cd2、cd3以及ca3;然后对分解后的小波序列分别进行神经网络建模和预测;最后小波重构负荷序列的最终预报.为提高BP神经网络所需样本的精确性和神经网络的收敛速度及稳定性,采用改进粒子群算法优化网络,形成了"分解-预测-重构"模型.经实例验证,与小波分解BP神经网络方法相比,本文所提方法具有训练学习能力更强、收敛速度更快、预测精度高和适应能力更强的优点.     

粒子群-神经网络混合算法在短期电价预测中的应用

为了提高电力市场环境下的电价预测精度,在研究短期电价预测中采用了粒子群和反向传播神经网络相结合的混合算法,先利用粒子群算法确定初值,再采用神经网络完成给定精度的学习.对我国四川电网电价进行预测的结果表明,粒子群优化的神经网络算法收敛速度快于神经网络算法,预报精度显著提高,平均百分比误差可控制在2%以内,平均绝对误差最大值为1.87￥/MWh.该算法可有效用于电力系统的短期电价预测.     

遗传算法和神经网络在交通事故预测中的应用

介绍了BP(误差反向传播算法)和GA(遗传算法)以及GA-BP三种神经网络,并以此分别对道路交通事故进行预测。实验结果表明,基于GA-BP算法的神经网络方法应用于交通事故的预测问题,能采用遗传学习算法优化BP神经网络模型的初始权重,即先利用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。GA-BP神经网络在收敛速度和预测精度等方面均优于BP和GA网络,从而为交通部门的未来事故预测提供了一种新的思路与方法。     

基于预测-校正的同伦延拓法追踪高维Hopf分岔点研究

将同伦延拓思想应用于电力系统HoDf分岔点的求解中,提出一种新的基于割线预测-校正的同伦延拓法来追踪Hopf分岔点.该算法为同伦延拓法提供了简单有效的实现方法,利用割线法进行方向预测跟踪Hopf分岔同伦路径,与常用的切线法相比,由于未涉及矩阵求逆运算,计算量大大减小;同时运用自动步长控制策略,既保证计算的精确度,又兼顾到计算速度,确保校正步的有效执行.最后,通过WSCC 3机9节点系统验证了该方法的实用性、可靠性以及优越性.     

发电机组启停机的智能优化经济调度研究

遗传算法用于解决启停机优化调度问题中,常出现群体早熟和有时收敛于局部最优解等问题.而模拟退火算法在接受新解时却显示出较好的特性.在遗传算法的评价函数中引入模拟退火算法以及在选择操作中采用模拟退火算法的接受准则,将两者进行混合可有效地缓解其选择压力,增强算法的全局收敛性.采用十进制编码,无需解码,可减少计算误差和时间.算例分析表明该算法可以在满足安全可靠的多种约束条件下,较好地改善机组启停计划的经济性.     

基于Elman神经网络的甘肃电网负荷预测模型

为提高甘肃电网负荷预测精度,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。针对甘肃电力系统负荷数据的非线性和动态特性,在多层前向BP网络中引入特殊关联层,形成有“记忆”能力的Elman神经网络,从而可以映射系统的非线性和动态特性。在网络训练算法中,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效地抑制了网络陷入局部极小点。文中分别采用El-man神经网络与BP神经网络建立模型,对甘肃电网实际历史数据进行仿真预测,经分析比较,证明前者具有收敛速度快、预测精度高的特点。这表明利用Elman回归神经网络建模对甘肃电网负荷进行预测是可行的,能有效提高负荷预测精度,在负荷预测领域有着较好的应用前景。     

基于分类识别深度置信网络的电力负荷预测算法

针对传统神经网络负荷预测方法收敛速度慢、预测误差大的问题,提出一种基于分类识别的深度置信网络的负荷预测算法。对输入的历史负荷数据进行归一化预处理,并对深度置信网络采用层次无监督贪婪预训练方法分层预训练,将得到的结果作为监督学习训练概率模型的初始值。其深度置信网络由多层受限玻尔兹曼机构成,并采用分类识别机制和对比散度的方法训练预权值,来改善分类识别深度置信网络的学习性能。仿真结果显示,在基于200次负荷训练和温度训练的基础上,该负荷预测算法比自组织模糊神经网络和BP神经网络的收敛速度更快,预测精度更高。     

基于BP与RBF级联神经网络的日负荷预测

在采用分段预测方法的基础上,利用小规模BP(back propagation)神经网络学习时间短和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络自身训练速度快的优点,提出了基于BP和RBF网络的级联神经网络日负荷预测模型,将影响日负荷变化的非负荷因素(气象、日类型等)与历史负荷因素分别加入BP和RBF网络中分开考虑,进一步简化了预测模型。计算实例表明,该模型较一般级联神经网络模型收敛更快速、高效,预测精度有了很大提高。     

基于粒子群模糊神经网络的短期电力负荷预测

为了从根本上提高短期电力负荷预测中神经网络的速度和预测精度,提出了将粒子群算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法。用粒子群算法来训练网络参数,直到误差趋于一稳定值,然后用优化的权值进行BP算法,实现短期负荷预测。在构建网络模型时,考虑了气候、温度等因素的影响,并把它们进行模糊化处理后作为网络的输入。仿真结果表明基于这一方法的负荷预测系统具有较高的精度和实时性。     

基于串行式GA-BP的短期负荷预测方法

针对短期电力负荷预测问题,提出一种基于串行式遗传算法-反向传播神经网络模型的预测方法。首先,由关联分析法确定负荷主要影响因素。然后,确定反向传播神经网络1的输入量为负荷主要影响因素,输出量为相应负荷值,实现多因素回归预测。最后,将反向传播神经网络2串行式融入,并确定其训练数据集为反向传播神经网络1的预测值集,继而实现时间序列预测。两个反向传播神经网络在训练前均采用遗传算法进行初始权值阈值的优化,该方法实现了多因素回归预测与时间序列预测的融合。仿真结果表明,本文所提方法较其他同类型负荷预测方法具有更高的预测精度,可较好地应用于负荷预测工作。     

基于拟牛顿法小波神经网络的光伏发电系统短期功率预测模型

光伏发电系统出力的随机性会对大电网造成冲击,需要加强光伏阵列发电功率预测的研究.为此,提出采用拟牛顿法小波神经网络建立光伏发电系统短期功率预测模型.以某光伏电站实测数据为比较对象,与基于标准梯度下降法BP神经网络以及基于附加动量和自适应学习速率结合的BP神经网络建立的2种预测模型进行对比研究,结果表明,拟牛顿法在收敛速度和预测精度上都更具有优势.此外,通过和拟牛顿法BP神经网络功率预测方法对比表明,拟牛顿法小波神经网络的预测精度更高,尤其是在一天早中晚时刻或辐照度较低情况下预测效果得到了很大的提高.     

基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测方法研究

针对短期负荷预测精度低、准确性差等问题,将猫群算法CSO和BP神经网络相结合用于短期负荷预测,模型的输入因子是负荷数据和气象信息等,利用猫群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到BP神经网络预测模型的最优解,建立了短期预测模型。通过实例验证了预测模型的有效性和有效性,结果表明,改进模型能够有效降低BP神经网络模型的预测误差,提高预测精度,为我国电力系统短期负荷预测的发展提供了参考和借鉴。     

基于正交算法的RBF网络在高压断路器故障诊断中的应用研究

针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量,作为径向基神经网络的输入,经训练后的网络作为断路器的故障诊断模型。由于BP神经网络存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小等缺陷,提出了一种基于正交算法的RBF网络用于高压断路器的故障诊断方法。仿真结果表明,基于正交算法的RBF网络具有训练速度快、分类性能良好的优点,有很好的实用性。